Yüzleri tanıyan, dili anlayan ve kendi kendini süren arabalara giden bir yapay zeka şekli olan makine öğrenmesi (ML), dünyaya güneşi ve yıldızları aydınlatan temiz füzyon enerjisini getirmeye yardımcı olabilir. ABD Enerji Dairesi’ndeki araştırmacılar (DOE) Princeton Plazma Fiziği Laboratuvarı (PPPL), füzyon reaksiyonlarını besleyen, serbest elektronlar ve atom çekirdeği veya iyonlardan oluşan maddenin durumu – plazmanın hızlı kontrolü için bir model oluşturmak için ML kullanıyor.
Güneş ve çoğu yıldız, sabit füzyon reaksiyonlarına giren dev plazma toplarıdır. Dünyada bilim adamları, parçacıkların kaynaşıp enerjilerini serbest bırakmalarını sağlamak için plazmayı ısıtmalı ve kontrol etmelidir. PPPL araştırması, ML’nin bu kontrolü kolaylaştırabileceğini göstermektedir.
Nöral ağlar
PPPL fizikçi Dan Boyer liderliğindeki araştırmacılar, Ulusal Küresel Torus Deneme-Yükseltme (NSTX-U), amiral gemisi füzyon tesisi veya tokamakının ilk operasyonel kampanyasında, NPLX-U’nun ilk operasyonel kampanyasında üretilen verilere ilişkin sinir ağlarını (ML yazılımının çekirdeği) eğitmişlerdir. . Eğitimli model, NSTX-U plazmalarını beslemek ve bunları milyon derece füzyonla ilgili sıcaklıklara ısıtmak için kullanılan güçlü nötr ışın enjeksiyonu (NBI) tarafından üretilen enerjik parçacıkların davranış tahminlerini doğru bir şekilde üretir.
Bu tahminler normal olarak, kirişin plazma üzerindeki etkisi hakkında bilgi içeren NUBEAM adlı karmaşık bir bilgisayar kodu tarafından üretilir. Bu gibi karmaşık hesaplamalar, bir deney sırasındaki plazmanın davranışını analiz etmek için saniyede yüzlerce kez yapılmalıdır. Ancak, her hesaplamanın çalışması birkaç dakika sürebilir, sonuçları fizikçilere ancak tipik olarak birkaç saniye süren bir deney yapıldıktan sonra kullanılabilir hale getirin.
Yeni ML yazılımı, enerjik parçacıkların davranışını 150 mikrosaniyenin altına tahmin etmek için gereken süreyi kısaltır – hesaplamaların deney sırasında çevrimiçi olarak yapılmasını sağlar.
Modelin ilk uygulaması, doğrudan ölçülmeyen plazma davranışının özelliklerini tahmin etmek için bir teknik göstermiştir. Bu teknik, ML tahminlerini gerçek zamanlı olarak mevcut sınırlı plazma koşullarının ölçümleriyle birleştirir. Kombine sonuçlar, gerçek zamanlı plazma kontrol sisteminin, füzyon reaksiyonları için kritik bir kalite olan performansı optimize etmek ve plazmanın stabilitesini korumak için ışın enjeksiyonunun nasıl ayarlanacağı hakkında daha bilinçli kararlar almasına yardımcı olacaktır.
Hızlı değerlendirmeler
Hızlı değerlendirmeler ayrıca operatörlerin operasyonlar sırasında her 15-20 dakikada bir yapılan deneyler arasında daha bilinçli ayarlamaları yapmasına yardımcı olacaktır. “Hızlandırılmış modelleme yetenekleri, operatörlere bir sonraki deneyi geliştirmek için NBI ayarlarının nasıl ayarlanacağını gösterebilir,” dedi.
PPPL fizikçi Stan Kaye ile çalışan Boyer, ilk NSTX-U çalışması sırasında yapılan deneylerde elde edilenlere benzer bir dizi plazma koşulu için NUBEAM hesaplamalarının bir veritabanını oluşturdu. Araştırmacılar, veritabanını, nötr ışınların plazma üzerindeki ısınması ve akımın profilleri gibi etkilerini tahmin etmek için sinir ağını eğitmek için kullandılar. Yazılım mühendisi Keith Erickson daha sonra hesaplama süresini test etmek için deneyi aktif olarak kontrol etmek için kullanılan bilgisayarlarda modeli değerlendirmek için bir yazılım uyguladı.
Yeni çalışma, gelecekteki NSTX-U kampanyalarının ve diğer füzyon tesislerinin planlanan koşullarına göre uyarlanmış sinir ağı modellerinin geliştirilmesini içerecektir. Ek olarak, araştırmacılar diğer füzyon plazma fenomenlerinin hızlandırılmış tahminlerini sağlamak için mevcut modelleme yaklaşımını genişletmeyi planlamaktadır.